中文Quant资源精选:免费与收费金融数据接口索引
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更新于2024-11-12
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是一份精心挑选的中文Quant(量化投资)相关资源索引,旨在为读者提供一个全面的量化投资学习路径和实践指南。资源索引中涵盖了多个方面的内容,包括数据源、数据库以及相关的量化交易平台工具。
1. 数据源
- 中文财经数据接口包:这部分资源可能包含各种接口,用于获取中文市场的财经数据,如股票、基金、期货等市场数据。
- 国际金融和经济数据:除了中文市场数据,还提供了国际金融和经济数据接口,方便进行全球市场的量化分析。
- 收费:文件中多次提到“收费”,这可能意味着部分数据源是付费使用的,可能提供更高质量的数据服务和更稳定的接口访问。
- 免费通达信数据源:通达信是一款常用的证券分析软件,提供了丰富的股票市场数据接口。
- 大数据开源量化项目:该资源索引可能提供了一个自己维护的爬取整合的全市场数据源,供量化爱好者和研究者免费使用。
- ZVT量化项目:该项目是基于fooltrader项目重新思考后编写的,它提供了一个可扩展的数据recorder,api,因子计算,选股,回测功能,适用于中低频策略。
- jqdatasdk:这是提供给用户获取聚宽金融数据的SDK(软件开发工具包),可能包含丰富的金融市场数据接口。
2. 数据库
- 基于mongodb和python的高性能时间序列和tick数据存储:该资源可能介绍了如何使用mongodb和python结合实现高性能的时间序列数据存储解决方案。
- 收费的高性能金融序列数据库解决方案:可能提供专业的数据库服务,用于处理复杂的金融数据。
- 用mongodb存储时间序列数据:可能涉及如何利用mongodb的特性来高效存储时间序列数据。
- Go写的分布式时间序列数据库:这部分资源可能介绍了一个使用Go语言开发的分布式时间序列数据库。
- 基于HBase的时间序列数据库:HBase是基于Hadoop的非关系型数据库,可能提供了与时间序列数据相关的存储解决方案。
- 基于Cassandra的时间序列数据库:Cassandra是NoSQL数据库,用于处理大量的时间序列数据。
- 基于PostgreSQL时间序列数据库:PostgreSQL是关系型数据库,也可能被用于处理时间序列数据,尽管它不像NoSQL那样擅长处理大规模数据。
3. 量化交易平台
- 文件中虽然未具体提及,但通常这类资源索引会包括一些开源的量化交易平台工具,这些工具可能基于Python、R或其他编程语言开发,用于策略开发、回测和执行。
【标签】:"系统开源"表示这些资源可能包含开源项目或者系统,用户可以自由地下载和使用,甚至可以参与到项目中进行修改和改进。
【压缩包子文件的文件名称列表】: awesome-atopsome-master可能是指这份资源索引文件的名称,表明这是一个开源项目或资源集合,用户可以在GitHub或其他代码托管平台上找到这些资源。
综上所述,这份资源索引是量化投资领域内重要的参考资料,它不仅提供了丰富的数据源和数据库解决方案,还介绍了开源量化交易平台工具,旨在帮助量化投资者和研究人员建立和完善自己的量化交易系统。
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